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基于噪声自适应和最小偏度采样UKF的机动跟踪方法 认领 引用
1
作者 邵子琪 施裕升 《电子信息对抗技术》 2026年第3期53-58,共6页
为了提高雷达对机动目标的跟踪准确性与实时性,提出了一种基于噪声自适应与最小偏度采样的无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法跟踪机动目标。首先,改进了噪声自适应Sage-Husa算法,用于提高UKF在非高斯噪声下跟踪机动目标... 为了提高雷达对机动目标的跟踪准确性与实时性,提出了一种基于噪声自适应与最小偏度采样的无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法跟踪机动目标。首先,改进了噪声自适应Sage-Husa算法,用于提高UKF在非高斯噪声下跟踪机动目标的稳定性。其次,采用比例最小偏度采样策略,提高了UKF算法跟踪机动目标的实时性。采用蛇形机动模型进行仿真验证,仿真结果表明,本文提出的跟踪方法相比传统UKF,运算速度更快、跟踪精度更高。此外,运行耗时与自适应扩展卡尔曼滤波(Adaptive Extended Kalman Filter,AEKF)算法相当,且跟踪精度也更优于AEKF算法,具有较强的工程应用性。 展开更多
关键词 改进型Sage-Husa算法 比例最小偏度采样 UKF算法 机动跟踪
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基于IKH-UKF-PF的电源电解电容寿命预测 认领 引用
2
作者 韩旭 张静伟 +1 位作者 傅代印 覃团发 《电源学报》 CSCD 北大核心 2026年第4期215-222,共8页
开展电动汽车充电设备核心器件的可靠性评估,保障充电设备安全稳定运行变得越来越重要。提出1种先进的预测方法来估计充电设备最重要的部件之一——电源中电解电容的健康状态并预测其剩余使用寿命。根据电容损耗数据,融合Verhulst模型... 开展电动汽车充电设备核心器件的可靠性评估,保障充电设备安全稳定运行变得越来越重要。提出1种先进的预测方法来估计充电设备最重要的部件之一——电源中电解电容的健康状态并预测其剩余使用寿命。根据电容损耗数据,融合Verhulst模型和指数模型作为最终的经验模型,并利用无迹卡尔曼滤波UKF(unscented Kalman filter)生成粒子滤波PF(particle filter)的建议分布来跟踪退化路径。针对粒子贫化问题,采用改进磷虾群KH(krill herd)算法优化残差重采样步长,提高预测精度。在电解电容退化数据上的实验表明,与传统粒子滤波算法相比,在预测时间点t=80 h时,预测均方根误差RMSE(root mean square error)从2.79下降至0.37、95%水平下的置信区间宽度从34 h下降至4 h;同时,与KH-UKF-PF相比,RMSE下降了27.5%,所提方法可提供更高的剩余使用寿命预测精度。 展开更多
关键词 电源 电解电容 寿命预测 无迹卡尔曼滤波 磷虾群算法 粒子滤波
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基于SVD和UKF的科氏流量计信号处理方法研究 认领 引用
3
作者 郭景阳 刘铁军 +2 位作者 谢代梁 徐雅 黄震威 《电子器件》 CAS 2025年第1期20-24,共5页
针对科氏流量计在单相流情况下信号缓慢变化的特点和较高的测量精度需求,提出了一种SVD和UKF相结合的科氏流量计信号处理方法。首先采用SVD去噪方法减弱信号所携带的干扰噪声,然后建立待测信号的状态矢量、状态转移方程和观测方程,使用... 针对科氏流量计在单相流情况下信号缓慢变化的特点和较高的测量精度需求,提出了一种SVD和UKF相结合的科氏流量计信号处理方法。首先采用SVD去噪方法减弱信号所携带的干扰噪声,然后建立待测信号的状态矢量、状态转移方程和观测方程,使用UKF算法对测量管两路输出信号进行参数追踪,最后利用更新后的状态估计值计算出相位差和信号频率。给出了方法的总体流程和实现步骤,并通过仿真和实际测试证明了整套算法是可行的,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 科氏流量计 奇异值分解 无迹卡尔曼滤波算法 相位差 频率估计
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双目立体视觉与特征匹配下机械臂位姿估计 认领 引用
4
作者 朱晶晶 翟佳佳 王福忠 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期238-243,共6页
在高维流形空间中,机械臂运动会呈现出奇异位姿,这种位姿运转产生的振动会传递到摄像头上,导致摄像头发生位移变化,使得采集到的图像中关键位姿角点出现尺度动态变化特性。若不考虑机械臂关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性,... 在高维流形空间中,机械臂运动会呈现出奇异位姿,这种位姿运转产生的振动会传递到摄像头上,导致摄像头发生位移变化,使得采集到的图像中关键位姿角点出现尺度动态变化特性。若不考虑机械臂关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性,会导致位姿估计出现偏差。为此,提出双目立体视觉与特征匹配下机械臂位姿估计方法。通过双目系统外参数校正摄像头标定偏差,引入高斯卷积核辨识校正后双目系统采集到的二维机械臂视差图的多尺度空间;引入具有尺度不变特性的DoG算子检测多尺度空间下的关键位姿角点,并利用欧式距离对关键位姿特征角点匹配,有效解决了因尺度动态变化导致的角点匹配失败问题。将特征匹配得到的角点信息与机械臂的运动姿态相结合,利用UKF算法实时更新和估计机械臂的位姿状态,确保关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性,实现机械臂位姿的有效估计,减少因特征匹配不准确带来的位姿估计偏差。实验表明,所提方法特征匹配精确度较高,位姿输出结果与机械臂实际位姿之间的一致性较高,能够有效地满足机械臂工业应用中对精度和可靠性的要求。 展开更多
关键词 几何变换矩阵 DoG算子 特征点提取 SIFT算法 UKF算法
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基于极大后验估计和指数加权的自适应UKF滤波算法 认领 引用 被引量：69
5
作者 赵琳 王小旭 +2 位作者 孙明 丁继成 闫超 《自动化学报》 EI CAS 北大核心 2010年第7期1007-1019,共13页
针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题,设计了一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法.首先根据极大后验(Maximum a posterior,MAP)估计原理,... 针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题,设计了一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法.首先根据极大后验(Maximum a posterior,MAP)估计原理,推导出一种次优无偏MAP常值噪声统计估计器;接着在此基础之上,采用指数加权的方法,给出了时变噪声统计估计器的递推公式;最后对自适应UKF算法进行了性能分析.相比于传统UKF,该自适应UKF算法在噪声统计未知时变情况下不仅滤波依然收敛,滤波精度及稳定性显著提高,而且其具有应对噪声变化的自适应能力.仿真实例验证了其有效性. 展开更多
关键词 非线性 自适应UKF滤波算法 常值噪声统计估计器 时变噪声统计估计器 极大后验估计 指数加权
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基于改进协方差交叉融合算法的低空协同监视技术 认领 引用
6
作者 张强 员腾蛟 林智奇 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第2期841-847,共7页
为了满足未来智慧空中交通的发展对低空协同监视技术的迫切需求,提出了一种基于互协方差补偿机制的改进协方差交叉融合算法。该算法通过将互协方差信息引入传统协方差交叉(covariance intersection,CI)融合框架,有效降低了融合误差方差... 为了满足未来智慧空中交通的发展对低空协同监视技术的迫切需求,提出了一种基于互协方差补偿机制的改进协方差交叉融合算法。该算法通过将互协方差信息引入传统协方差交叉(covariance intersection,CI)融合框架,有效降低了融合误差方差阵估计的保守性。再结合无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)搭建双层滤波融合框架,融合了ADS-B、5G数据链和“北斗”短报文的监视数据。实验结果表明利用改进CI融合算法融合的航迹均方根误差在经纬度和高度上均有减小,证明了改进CI融合算法的有效性。这为目标跟踪、航迹预测等任务提供了更精准、更可靠的数据基础,有助于提升低空空域的安全性和运行效率。 展开更多
关键词 低空监视 无迹卡尔曼滤波 数据融合 协方差交叉融合算法
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一种改进的UKF滤波算法在BDS/SINS组合导航系统中的应用研究 认领 引用 被引量：10
7
作者 马晓杰 林雪原 +1 位作者 孙巧妍 陈祥光 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2021年第4期351-356,共6页
将自适应估计原理引入UKF(unscented Kalman filter)算法中,该改进算法可以自适应地调节系统模型信息在导航解中的比重,从而减少滤波器初值偏差和系统模型异常扰动对导航解的影响。将改进的UKF算法应用于BDS/SINS(北斗/捷联惯导)组合导... 将自适应估计原理引入UKF(unscented Kalman filter)算法中,该改进算法可以自适应地调节系统模型信息在导航解中的比重,从而减少滤波器初值偏差和系统模型异常扰动对导航解的影响。将改进的UKF算法应用于BDS/SINS(北斗/捷联惯导)组合导航系统中,仿真结果验证了其有效性,且该算法可提高组合导航系统的精度。 展开更多
关键词 组合导航 改进的UKF算法 自适应估计 BDS
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基于平方根UKF的多传感器融合跟踪 认领 引用 被引量：8
8
作者 郭文艳 韩崇昭 连峰 《系统仿真学报》 EI CAS 北大核心 2008年第12期3237-3240,共4页
为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法。UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程。顺序滤波... 为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法。UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程。顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低。仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法。 展开更多
关键词 UKF算法 顺序滤波 非线性 多传感器融合
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基于序贯UKF的GNSS/CNS/SINS组合导航最优融合算法 认领 引用 被引量：7
9
作者 林雪原 王萍 +2 位作者 许家龙 刘立宁 陈祥光 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第12期1211-1215,共5页
组合导航系统在动态环境下具有强非线性,为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度,提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先,建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程;然后,对标准UKF的... 组合导航系统在动态环境下具有强非线性,为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度,提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先,建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程;然后,对标准UKF的量测更新过程进行简化,简化UKF算法具有与标准UKF算法相同的滤波精度,且具有计算量低的特性;最后,将序贯滤波算法与简化UKF算法结合,提出多传感器组合导航系统的序贯UKF最优融合算法。仿真结果表明,本文序贯UKF算法不仅可提高系统解算的实时性,并且相对于集中线性卡尔曼滤波算法及经典集中线性UKF算法具有较高的滤波精度。 展开更多
关键词 简化UKF 序贯UKF 多传感器组合导航 集中常规卡尔曼滤波算法 经典集中线性UKF算法
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基于UKF的结构动荷载识别方法与试验验证 认领 引用 被引量：5
10
作者 郭丽娜 宋开明 +1 位作者 张延哲 丁勇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期67-74,共8页
结构荷载识别是结构动力系统反问题研究的一个重要方面,而实际工程结构动力荷载的有效识别对结构设计、维护和加固具有重要的指导意义。利用基于UKF算法的两种荷载识别方法,即基于荷载时程正交分解的间接荷载识别法和直接荷载识别法,对... 结构荷载识别是结构动力系统反问题研究的一个重要方面,而实际工程结构动力荷载的有效识别对结构设计、维护和加固具有重要的指导意义。利用基于UKF算法的两种荷载识别方法,即基于荷载时程正交分解的间接荷载识别法和直接荷载识别法,对一单自由度滞回非线性剪切模型进行数值仿真模拟,验证了直接荷载识别法应用于单自由度非线性模型荷载识别的合理性和有效性。对抗震实验室振动台进行空台加载,通过无线传感器测量振动台台面动力响应,利用UKF算法识别地震模拟振动台的刚度和阻尼参数。在已识别参数的基础上,采用直接荷载识别法对外部激励进行识别,并针对出现漂移现象的识别结果提出了位移-加速度联合观测值和噪声水平自适应评估两种直接扩展状态量的荷载识别方法,改善了识别过程的收敛性。 展开更多
关键词 动荷载识别 UKF算法 地震模拟振动台 无线传感器 漂移
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基于蚁群优化UKF算法的汽车状态估计 认领 引用 被引量：8
11
作者 张凤娇 魏民祥 赵万忠 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第22期3046-3050,共5页
针对汽车状态估计中过程噪声和观测噪声的时变特性,提出一种新的自适应滤波算法。该算法基于三自由度非线性汽车动力学模型,在利用UKF对汽车状态量进行估计的同时,引入蚁群优化算法,根据目标函数对过程噪声和观测噪声进行寻优,实现了过... 针对汽车状态估计中过程噪声和观测噪声的时变特性,提出一种新的自适应滤波算法。该算法基于三自由度非线性汽车动力学模型,在利用UKF对汽车状态量进行估计的同时,引入蚁群优化算法,根据目标函数对过程噪声和观测噪声进行寻优,实现了过程噪声和观测噪声的自适应作用,估计精度的大幅提高。虚拟实验验证了蚁群优化UKF算法的鲁棒性和精度。研究结果对汽车主动控制系统的开发具有重大的理论指导意义。 展开更多
关键词 车辆工程 蚁群优化算法 UKF算法 状态估计 虚拟试验
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发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法 认领 引用 被引量：6
12
作者 乔玉新 林雪原 +1 位作者 张吉松 陈祥光 《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心 2021年第5期103-109,共7页
弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下,且捷联惯性/天文导航/卫星导航(SINS/CNS/GNSS)是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点,常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波(EKF)。为了提高组合... 弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下,且捷联惯性/天文导航/卫星导航(SINS/CNS/GNSS)是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点,常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波(EKF)。为了提高组合导航系统的精度及可靠性,对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波(UKF)模型进行了设计,直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分,利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程,并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明,相对于EKF算法,采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%,并且系统的实时性也可以得到保证。 展开更多
关键词 组合导航 发射惯性坐标系 UKF算法 姿态估计 采样点计算
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简化UKF算法在摄像机标定中的应用 认领 引用 被引量：10
13
作者 陈益 赵高鹏 刘娣 《计算机工程》 CAS 北大核心 2009年第19期274-276,共3页
提出一种基于简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的摄像机标定方法。将平面靶标图像上的不同特征点坐标视为同一个特征点在不同时刻的运动坐标。为避免欧拉角描述法带来的奇异问题,用单位四元数描述世界坐标系和摄像机坐标系之间的变换关系,... 提出一种基于简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的摄像机标定方法。将平面靶标图像上的不同特征点坐标视为同一个特征点在不同时刻的运动坐标。为避免欧拉角描述法带来的奇异问题,用单位四元数描述世界坐标系和摄像机坐标系之间的变换关系,选取摄像机内外参数作为系统状态变量。结合实际应用背景,简化标准UKF算法,将其用于摄像机参数估计,在保证标定精度的前提下降低运算复杂度。仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 摄像机标定 平面靶标 简化UKF算法
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改进UKF算法在移动机器人定位系统中的应用 认领 引用 被引量：4
14
作者 任福君 张秀华 +1 位作者 姜永成 孙忠伟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1289-1294,共6页
为解决移动机器人室内定位误差较大的问题,提出一种将最小偏度采样策略和衰减记忆滤波相结合的改进UKF(unscented Kalman filter)算法.该算法采用最小偏度采样策略,采样点个数由2n+1减少到n+2,提高了定位实时性;采用衰减记忆平方根滤波... 为解决移动机器人室内定位误差较大的问题,提出一种将最小偏度采样策略和衰减记忆滤波相结合的改进UKF(unscented Kalman filter)算法.该算法采用最小偏度采样策略,采样点个数由2n+1减少到n+2,提高了定位实时性;采用衰减记忆平方根滤波修正量测噪声的权值,避免滤波发散,提高了系统鲁棒性.构建无线局域网定位系统,使用改进的UKF算法对获得的无线信号(RSSI值)进行滤波.采用三边定位法进行定位计算.实验结果表明,系统平均定位误差降低49%,达到0.505 m,可较好地实现机器人的精确定位,满足移动机器人的室内定位要求. 展开更多
关键词 改进的UKF算法 最小偏度采样 衰减记忆 定位算法 移动机器人
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基于通用FLAC的模糊自适应UKF算法及其应用 认领 引用 被引量：5
15
作者 李建文 郝顺义 黄国荣 《传感技术学报》 CAS 北大核心 2009年第12期1732-1736,共5页
针对量测噪声方差统计值未知的非线性UKF(Unscented Kalman Filter)滤波问题,提出了一种基于通用FLAC(FussyLogic Adaptive Controller)的模糊自适应UKF算法。在标准的非线性UKF算法基础上,以残差的实际方差与理论方差的比值作为FLAC的... 针对量测噪声方差统计值未知的非线性UKF(Unscented Kalman Filter)滤波问题,提出了一种基于通用FLAC(FussyLogic Adaptive Controller)的模糊自适应UKF算法。在标准的非线性UKF算法基础上,以残差的实际方差与理论方差的比值作为FLAC的输入,使FLAC对滤波模型的依赖性减弱,强化了模糊自适应UKF方法的通用性;在对未知的量测噪声方差阵进行动态调节的过程中设置了指数调节参数,可不同程度地放大或缩小方差阵调节的幅度,使算法的调节速度和精度得到控制。将算法应用于GPS/DR(Dead-Reckoning)组合导航系统中,仿真结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 组合导航 UKF算法 自适应 模糊逻辑 残差
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改进的UKF在惯导平台误差模型辨识中的应用 认领 引用 被引量：5
16
作者 柳明 刘雨 苏宝库 《控制与决策》 EI 北大核心 2009年第1期129-132,136,共4页
为减小建模误差,建立了基于直接法进行惯导平台误差模型辨识的非线性模型.Unscented Kalman滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,为此将其引入惯导平台的误差模型辨识中.针对系统模型的特点,对标准UKF算法进行了简化改进.改进的UKF算法... 为减小建模误差,建立了基于直接法进行惯导平台误差模型辨识的非线性模型.Unscented Kalman滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,为此将其引入惯导平台的误差模型辨识中.针对系统模型的特点,对标准UKF算法进行了简化改进.改进的UKF算法计算量小、结构简单,滤波精度与标准UKF一致.同时应用扩展Kalman滤波(EKF)算法和改进的UKF算法进行了惯导平台误差模型辨识仿真研究.仿真结果表明,与EKF算法相比,改进的UKF算法的滤波精度显著提高. 展开更多
关键词 惯导平台 非线性滤波 UKF算法 模型辨识
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自适应局部梯度估计平滑UKF相位解缠算法 认领 引用 被引量：6
17
作者 高延东 卞正富 +2 位作者 张书毕 张艳锁 李世金 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1007-1015,共9页
为了提高合成孔径雷达干涉测量(synthetic aperture radar interferometry,InSAR)数据处理的精度,探究了高噪声及大梯度变化区域相位解缠精度低的问题,提出了一种基于梯度估计窗口大小自适应的平滑无迹Kalman滤波(unscented Kalman filt... 为了提高合成孔径雷达干涉测量(synthetic aperture radar interferometry,InSAR)数据处理的精度,探究了高噪声及大梯度变化区域相位解缠精度低的问题,提出了一种基于梯度估计窗口大小自适应的平滑无迹Kalman滤波(unscented Kalman filter,UKF)相位解缠算法.首先提出了一种频率估计采样窗口自适应的局部相位梯度估计算法,该方法通过自适应窗口增加局部梯度估计有效像元样本的个数,进而提高了局部频率梯度估计的精度;随后将平滑算法引入到UKF相位解缠算法中,进一步改善了UKF相位解缠算法精度.利用仿真数据和真实TanDEM-X InSAR数据进行试验,并与已有相位解缠方法进行对比分析.试验结果表明:在仿真数据中提出算法可以提高至少35%的解缠精度,在真实数据中提出方法可以获得较已有方法更好的边缘细节信息. 展开更多
关键词 InSAR 局部相位梯度估计 平滑算法 UKF相位解缠
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基于梯度自适应规则的自适应UKF算法及其应用 认领 引用 被引量：2
18
作者 郝顺义 刘华伟 +1 位作者 黄国荣 夏奇 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第4期1205-1208,共4页
针对量测噪声方差统计值未知的非线性UKF(Unscented Kalman Filter)滤波问题,提出了一种基于梯度自适应规则的自适应UKF算法;在标准的非线性UKF算法基础上,根据残差方差阵的估计值与真实值之差构造代价指标函数,并将该函数相对于参数变... 针对量测噪声方差统计值未知的非线性UKF(Unscented Kalman Filter)滤波问题,提出了一种基于梯度自适应规则的自适应UKF算法;在标准的非线性UKF算法基础上,根据残差方差阵的估计值与真实值之差构造代价指标函数,并将该函数相对于参数变化的负梯度方向作为参数更新的方向,构建自适应调节机制;将算法应用于GPS/DR(Dead-Reckoning)组合导航系统中,仿真结果显示状态估计误差具有良好的收敛性,估计精度较噪声观测器有明显改善,表明算法对量测噪声方差阵的动态变化具有较强的适应性。 展开更多
关键词 组合导航 UKF算法 梯度自适应规则 代价函数 残差
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基于改进Sage-Husa的GNSS/SINS组合导航系统自适应UKF算法 认领 引用 被引量：6
19
作者 荆蕾 林雪原 +1 位作者 潘新龙 乔玉新 《中国空间科学技术（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第5期127-135,共9页
GNSS/SINS组合导航系统的无迹卡尔曼滤波器(UKF)是以准确的测量噪声统计特性为基础的,当测量噪声统计特性发生变化时,如不对其进行准确的估计,将会导致UKF的滤波性能下降甚至发散。为了解决上述问题,提出了一种基于改进Sage-Husa的GNSS/... GNSS/SINS组合导航系统的无迹卡尔曼滤波器(UKF)是以准确的测量噪声统计特性为基础的,当测量噪声统计特性发生变化时,如不对其进行准确的估计,将会导致UKF的滤波性能下降甚至发散。为了解决上述问题,提出了一种基于改进Sage-Husa的GNSS/SINS组合导航系统自适应UKF算法(ISHUKF)。首先,建立了GNSS/SINS非线性组合导航系统的简化UKF模型;然后,在分析组合导航系统中常规Sage-Husa算法存在滤波发散原因的基础上,提出了一种改进的Sage-Husa算法以保证测量噪声估计方差的正定性;最后,进行了GNSS/SINS组合导航系统的仿真实验。实验结果表明,相对于变分贝叶斯算法,ISHUKF对测量噪声方差的估计精度与其大致相同,并且算法更加简单;相对于标准UKF算法,在整个仿真时段内可提高组合导航系统的位置精度、速度精度和姿态精度分别约33%、35%和72%,进而验证了算法的可行性及优越性,并为复杂环境下组合导航系统的滤波方法提供了一种简易的方法。 展开更多
关键词 改进Sage-Husa算法 自适应UKF 变分贝叶斯估计 组合导航 测量噪声方差估计
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基于ASIT-UKF算法的锂电池荷电状态估计 认领 引用 被引量：5
20
作者 陈阳舟 伊磊 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期683-692,共10页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman f... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter based on adaptive spherical insensitive transformation,ASIT-UKF)算法。该算法通过使用球形不敏变换方式选择权系数以及初始化一元向量对sigma点的产生进行选取。与UKF算法相比,ASIT-UKF算法产生的sigma点减少近50%,使得算法的计算复杂度大大降低。同时,将产生的所有sigma点进行单位球形面上的归一化处理,提高了数值的稳定性。考虑到实际运行中锂电池系统噪声干扰带来的不确定性,加入Sage-Husa自适应滤波器对不确定性噪声的干扰进行实时更新和修正,以达到提高在线锂电池SOC估计精度的目的。最后,将均方根误差和最大绝对误差计算公式引入到性能估计指标中。实验结果表明,ASIT-UKF算法在准确度、鲁棒性和收敛性方面具有优越的性能。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态(state of charge,SOC)估计 球形不敏变换 Sage-Husa滤波 无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法 均方根误差
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